智慧医院信息系统建设 挑战与构想 1 医院信息化发展与变革 4 湘雅医院新一代信息化建设实践 2 医院信息化建设面临的挑战 3 新一代信息化建设的期待或构想 目录 • 2009 年 -2018 年 . • 《关于深化医药卫生体制改革的意 见》 （中发 数字化时代 医院在数字化浪潮中的规划及思路？ 信息化是修补管理短板？还是结合业务发展？ 如何面对新形势、新技术 目 录 2. 医院信息化建设面临的挑战 数据标准不一致 缺乏统一的用户管理 缺乏统一规范 厂家多 系统多 基础数据缺乏统一管理 缺少顶层信息资源规划，“补丁式”的建设方式 3 、 5 、 1 、 2 、 4 、 医保

I与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 、治疗和 疾病预防，提高医疗保健质量和效率。其应用涵盖临床、管理、教育、公共卫生等多 个方面，突显了医疗大模型的全流程应用，有望推动医疗保健的创新和进步。 人工智能技术 在医疗领域的优势与挑战 （一）医疗大模型超越传统方法的优势特征 大语言模型（Large Language Model）在医疗领域相对传统方法具有多方面的优势， 不仅体现在知识的提取整合上，也体现在医疗实践的各个环节之中。 个性化医 疗的优势。这些优势使医疗大模型成为医疗人工智能领域的有力工具，有望提高医疗 保健的质量和效率。 （二）医疗大模型面临的技术挑战与局限 尽管大模型在医疗领域应用有着巨大的发展潜力和广阔的发展前景，但与此同时也必 须充分认识到技术层面以及应用层面上的挑战和局限。 在准确度方面，模型仅学习单词间概率关联，缺乏真正的理解能力，且训练数据质量 参差不齐，准确性有待提升。大模型训练过程中需加强数据验证、增加不确定性指

ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 李启渊1, 张 静1, 徐权光2, 庄一强1,2, 龚文进1 (1. 广州中医药大学公共卫生与管理学院, 广东 广州 510006; 2. 广州艾力彼医院管理中心, 广东 广州 510220) 摘 要: 以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能给中医医院智慧化建设带来了机遇与挑战。 文章探讨了 ChatGPT 在助力中医经验传承发展、 提升中医医院运营管理效率、 实现全生命周期健康管 理几个方面的应用场景, 指出其应用面临着医患双方的传统观念、 中医医院信息化基础薄弱、 生成式人工智能 技术缺陷、 管理制度与监管体系尚不健全等挑战。 提出需要调整认知、 树立对生成式人工智能的正确观念; 加 强中医医院信息基础设施建设; 鼓励生成式人工智能技术研发; 完善管理制度与监管体系, 推进生成式人工智 能技术在中医医院智慧化领域的合理应用等建议。 推进中医药数据资源创新应用等 4 项主要任务。 本文从 ChatGPT 的功能与特点出发, 分析此类生成式人工智能在中医医院智慧化建设中的 应用前景, 并从认知、 基础、 技术、 规制 4 个方面分 析其挑战及因应对策, 以期为我国中医医院智慧化建 设和生成式人工智能应用于医疗领域研究的深入开展 提供参考。 1 ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用前景 1. 1 助力中医经验传承发展 2019

可实现单对光纤流量带宽平滑扩容 Ø 网络使用时间大于10年，一此建网，10年无忧 Ø 满足教育信息化改造、业务云化发展的长远需求 ONA绿色全光网络专业委员会 四川蓬安县教育城域网 1.需求和挑战 • 蓬安县拥有39乡，80校，打造一张优质教育网络，实现全县均 衡、公平教育； • 学校节点众多，位置分散，县财政预算有限，花好每一分钱。 2.华为解决方案 • 整体网络由核心（县中心）、汇聚+OLT（中心学校）、接入 状态，实现全方位网络运维； • 面向未来，可以灵活调整不同区域的功能布局。 省份：四川 年份：2016年 ONA绿色全光网络专业委员会 浙江义乌市城域教育网 省份：浙江 年份：2019年 1.需求和挑战 • 义乌市拥有200+幼儿园，140+小学，100+中学，覆盖面广，需求学 校多； • 当地中小学有诸多网络问题：网线大规模使用、网络设备差且级连层数 多、网线和电话线共用机柜、网络施工不规范等； 网络部署，节省弱电空间20%以上； • 面向未来，光纤到房间，可以灵活调整不同区域功能布局，以及后续新 校园拓展。 ONA绿色全光网络专业委员会 甘肃兰州教育城域网 省份：甘肃 年份：2019年 1.需求和挑战 • 教育信息化、智慧化的背景下，基础网络需要满足未来10年的带宽升 级需求； • 网络改造不能影响学生的正常上课，施工时间尽量短、改造工程量尽 量小、需要尽可能利旧现有光纤资源； • 需

3 政策实施的保障措施...........................................................................57 5.4 政策实施的挑战与应对策略...............................................................59 6. 中小学人工智能应用政策的案例分析........ ................135 1. 引言 随着信息技术的迅猛发展，教育信息化已成为全球教育改革的 重要方向。近年来，人工智能（AI）技术的快速进步为教育领域带 来了前所未有的机遇与挑战。特别是在中小学教育阶段，人工智能 的应用不仅能够提升教学效率，还能为学生提供个性化的学习体 验，促进教育公平。教育信息化 2.0 时代的到来，标志着教育从传 “ ” “ ” 统的 技术辅助 向 育现代 化。这些政策的出台，不仅为中小学人工智能应用提供了政策支 持，也为教育信息化 2.0 的深入发展指明了方向。 然而，尽管人工智能在中小学教育中的应用前景广阔，但其实 际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用

历、影像诊断等方面的应用也显示出效率提升的可能。医院对AI持开放态度，计划逐步加大投入，但资 金预算与领导层支持是主要制约因素。资本支出在医院预算中的比例，以及AI技术在医疗领域的长远影 响与面临的挑战，成为讨论重点，强调了技术发展与医院管理策略的协同重要性。 章节速览 ● 00:00 运用数学模型与AI提升医院手术排程与门诊利用率 通过一套数学模型预测不同层级手术占用时间，以优化手术室排程，减少等待时间并提高效率，进而增 加医院收入。同时，讨论了利用AI，如deep seek，提升手术排程的可能性，尽管实际操作需要对医院业 务有深入理解且模型训练不易。此外，还提及了门诊排班与排号的问题，特别是如何通过运筹规划最大 化诊室利用率，以应对高门诊量的挑战。当前，这些优化工作主要依赖人工思路的理清，为未来基于大 模型的智能排程奠定基础。 ● 01:59 医院运营效率提升与AI技术的融合 对话主要围绕医院运营效率的提升空间，特别是通过引入AI技术来增强医院的运营效率。讨论了与IT厂 从100万到几百万不等；超声语音智能录入系统则 因需针对上千份病历模板进行训练，初期投入200万，但由于其高度定制化，科大讯飞认为其不具备广 泛的可推广性。 ● 10:31 医院AI应用面临的挑战及解决方案探讨 在医院使用AI技术时遇到的主要问题是AI系统无法直接落地使用，需要针对每家医院重新训练，这是当 前人工智能应用的难点之一。由于医生书写病历时格式不统一，尤其是进修医生每半年轮换一次，导致

人工智能为基础推动教育创新发展的政策布局。通过政策梳理与分析，提炼出“人才培养、科学研究、社会服 务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。 报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导 培养机制，变革知识生产范式重塑科研新样态，推动教育公平承担社会责任，着眼共同发展为世界高等教育提 供中国方案。同时，报告正视大模型应用中的算法偏差与“黑箱”问题、内容同质化风险、知识产权与数据权 益等挑战，强调强化教师与管理者人工智能素养，保护学生主体性与创造力，完善数据确权与合规流通机制， 推进绿色计算与可持续运营。 总体而言，本报告以“以人为本、立德树人”为根本遵循，主张以标准化与场景化并重、能力建设与制度供给 国际交流合作导向：加强国际合作，共同应对人工智能的挑战与机遇 ······················ 23 1.3 智能时代高等教育的发展战略 ················································ 25 第二章 大模型背景下高等教育体系的重塑 ···················· 27 2.1 大模型赋能高等教育的机遇与挑战 ···············

华为 全光医院解决方案 智能重构医疗，创新联接未来 内蒙古东勤智能科技有限公司 F5G 目录 医疗信息化建设趋势与挑战 华为全光医院网络解决方案 F5G 全光产业发展介绍 华为全光医院方案应用实践 3 2021 年 10 月 14 日国家卫健委和中医药管 理局联合发布《公立医院高质量发展促进 行动（ 2021-2025 年）》 国家政策不断推进公立医院高质量发展 自助终端 ICU 探视系统 输液提示系统 手机医院 面向患者 “ 一体机、自助机、手机等进行预约 挂号、预约诊疗、信息推送、提示等 让患者感受更加方便和快捷” 5 医院信息化面临的挑战 5 智慧医疗 • 业务互联：多种业务系统接入一个网络，统一管理，可靠承载。 • 医学影像：先进医学影像越来越大，如何承载海量数据需求 • 远程医疗：远程医疗远程会诊，要求网络稳定可靠，时延确定，不会 安全防护：医疗数据重要性高，信息化后接入点增多，移动诊疗和物 联打破传统边界，保证安全 多种网络统一管理 大带宽支持医学影像 极简运维降低运维需求 数据安全业务可靠 6 目录 医疗信息化建设趋势与挑战 华为全光医院网络解决方案 F5G 全光产业发展介绍 华为全光医院方案应用实践 7 华为 F5G 全光智慧医院信息化系统架构图 网络 数据 中心 末端 门户 云化 / 集成数据中心

数字化医院解决方案 • 医疗信息化面临的趋势和挑战 • 锐捷网络数字化医院解决方案在医院的落地 • 方案最佳实践 | www.ruijie.com.cn 3 医院信息化发展面临的新趋势 网络融合 安全外延 医疗创新 以病人为中心的医疗信息 需要打破原有的系统壁 垒，实现信息共享，网络 则全面融合，互联互通。 移动互联网时代，就医流 程正在改变，医疗数据的 安全边界变的模糊，安全 ruijie.com.cn 4 挑战 1 ：网络边界模糊，信息融合带来巨大压力 数据中心 业务网 设备网 办公网 医院 CEO 医院 CIO 医生 护士 医技 病患 行政 病患 挂号 就诊 检查 查房 节能 监控 出行 就医流程的改变推动信息融合，进而对网络提出更高要求！ | www.ruijie.com.cn 5 挑战 2 ：安全边界外延，传统防御方式应对无力 ：安全边界外延，传统防御方式应对无力 医院核心数据 病患 云南肿瘤、柳州儿童、兰大二院、上海十院、常熟人民等多家医院对此场景表示出了担心和顾虑！ | www.ruijie.com.cn 6 挑战 3 ：业务应用复杂，管理维护成难题 6 数字化医院信息化平台 建筑智能化系统平台 医院私有云平台 管理 / 临床系统 HIS/CIS 医院资源规划 HRP 电子病历 临床路径 社区卫生系统 区域医疗平台 卫生主管单位垂直系统

在 该领域的研究提供新思路。方法/过程 在相关文献分析基础上，梳理人工智能大模型在智慧医疗、 医疗元宇宙、医学研究等领域的应用场景及具体实例。结果/结论 虽然人工智能大模型目前面临 一定风险与挑战，但其在医疗领域仍具有广阔的发展空间。 [关键词] 人工智能大模型；智慧医疗；医疗元宇宙；医学研发 Application Status and Prospect of Artificial Intelligence 疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医 疗虚拟数字人交互等诸多应用[3]，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。本文 梳理了当前大模型在医疗领域的应用现状，分析其面临的风险与挑战并进行展望，旨 在为大模型在该领域的研究提供新思路。 2 人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式 在更好服务于患者的 同时降低医疗工作者的负担，推动医疗领域生态体系变革，提高医院综合治理能力， 提升医疗质量与安全，切实为患者提供高效优质的医疗服务。 4 人工智能大模型在医疗领域应用的风险与挑战 bmr.202312.00027V2 http://www.biomedrxiv.org.cn/article/doi/bmr.202312.00027 此预印本（未经同行评审）的作者拥有该文